Construimos arquitectura Data Lake/Lakehouse y automatizamos los pipelines de datos; Power BI y Tableau abren la elaboración de informes de autoservicio a escala empresarial.
Los temas críticos que aborda este servicio y el resultado que entregamos en cada uno.
Buscamos acortar de forma significativa el tiempo de preparación de reportes, medido frente a una línea base y un objetivo.
Dentro del alcance contratado entregamos una plataforma de datos instalada y configurada, pipelines y una biblioteca de dashboards.
Ejecutamos los pipelines como un registro de evidencia trazable con seguimiento de linaje y alertas de error.
La capacidad del equipo para operar la plataforma de forma independiente tras la transferencia de conocimiento y la guía de operación depende de la validación del propietario.
Cómo implementamos el servicio a través de los pilares de entrega, gobernanza y servicios conectados.
Diseñamos la arquitectura con un enfoque Medallion (Bronze/Silver/Gold) y opcionalmente Data Mesh, y clarificamos la elección de plataforma durante el descubrimiento según volumen de datos, ritmo de crecimiento, presupuesto y requisitos regulatorios.
Orquestamos pipelines con Azure Data Factory, Airflow y dbt, y aseguramos los flujos batch y near real-time con seguridad a nivel de fila, enmascaramiento de columnas y trazas de auditoría.
Construimos el diseño de dashboards con foco en UX e institucionalizamos la alfabetización de datos mediante formación en niveles de administrador, desarrollador y usuario de negocio.
Superficies ilustrativas donde este servicio se activa comúnmente.
Levantamos la nueva plataforma mientras los reportes existentes siguen funcionando, clarificando el alcance de migración y los criterios de aceptación durante el descubrimiento.
Construimos dashboards en vivo mediante pipelines de streaming Kafka o Event Hub vía Power BI DirectQuery.
Extraemos datos de sistemas como SAP, Oracle, Dynamics 365 y Salesforce hacia una única plataforma con conectores listos.
La profundidad de este servicio en temas técnicos y de cumplimiento específicos del sector.
Con una capa Bronze de datos crudos, una capa Silver depurada y una capa Gold orientada al negocio convertimos los datos progresivamente en una estructura que produce valor.
Combinamos la flexibilidad de un Data Lake con la estructura de un almacén, reuniendo las ventajas de schema-on-read y schema-on-write en una sola arquitectura.
Nos alineamos con los requisitos regulatorios mediante una arquitectura híbrida que ejecuta datos sensibles on-premise y cargas analíticas en la nube.
Los almacenes de datos heredados construidos sobre arquitecturas monolíticas ya no pueden seguir el ritmo del volumen, la velocidad y la variedad de los datos empresariales modernos — lo que resulta en paneles obsoletos, pipelines ETL frágiles y cuellos de botella para los analistas. Nuestra práctica de Plataformas de Datos Modernas e Inteligencia de Negocio (BI) diseña e implementa almacenes de datos nativos de la nube, arquitecturas lakehouse y capas de BI gobernadas que ofrecen información fiable y en tiempo real a escala empresarial. Eliminamos los silos de datos y habilitamos el análisis de autoservicio en todas las unidades de negocio sin comprometer el rendimiento o la seguridad.
Convertir el resultado en un objetivo medible con línea base, propietario y cadencia de revisión de evidencia.
Hacer que la optimización de costes y recursos sea medible frente a la línea base acordada y la cadencia de revisión
Mejorar los indicadores de calidad mediante líneas base, criterios de aceptación y evidencia revisada
Nuestro compromiso abarca el ciclo de vida completo de la plataforma de datos, desde el diseño de la arquitectura y la integración del sistema fuente hasta la construcción de la capa de BI, la capacitación del usuario y la entrega a producción. Aplicamos un patrón de arquitectura de medallón (capas Bronce/Plata/Oro) para garantizar la calidad y la reutilización de los datos en todos los casos de uso del consumidor. Las operaciones gestionadas y la monitorización de la plataforma respaldada por SLA están disponibles después de la entrega.
Convertir el resultado en un objetivo medible con línea base, propietario y cadencia de revisión de evidencia.
Reducir el tiempo del ciclo operativo frente a los objetivos de medición acordados y los criterios de aceptación
Los entregables incluyen una plataforma de datos lista para producción con documentación completa, runbooks y materiales de capacitación entregados a su equipo. Proporcionamos registros de decisiones de arquitectura (ADR) para cada elección tecnológica clave, lo que permite a su equipo mantener y evolucionar la plataforma con confianza. Un período de hiperatención de 90 días garantiza la estabilidad y la transferencia de conocimientos después de la puesta en marcha.
Convertir el resultado en un objetivo medible con línea base, responsable y cadencia de revisión
Rastrear resultados de crecimiento y reputación con atribución gobernada y objetivos de medición acordados
Entregar documentación de ROI medible con puntos de referencia de rendimiento y costos antes/después
Un almacén de datos tradicional (data warehouse) almacena datos estructurados y procesados optimizados para análisis SQL. Un lakehouse combina la flexibilidad de un data lake (almacenamiento de datos brutos, no estructurados y semiestructurados) con controles de transacciones ACID y optimizaciones de rendimiento de un almacén, lo que permite tanto informes de BI como aprendizaje automático en la misma plataforma.
Sí. Utilizamos un enfoque de migración por fases: los datos históricos se migran en paralelo con la producción en vivo, utilizando sumas de verificación de validación e informes de conciliación en cada etapa. Los usuarios de negocio continúan accediendo al sistema heredado hasta que la nueva plataforma pase las pruebas de aceptación del usuario y se acuerde un plan de transición.
Implementamos una capa de streaming junto con el pipeline de procesamiento por lotes utilizando Apache Kafka o Azure Event Hubs. La frescura del panel operativo, la economía de lotes y los objetivos de aceptación se miden según el alcance de la arquitectura acordada.
Sí. Diseñamos plataformas de datos multi-inquilino con aislamiento a nivel de espacio de trabajo en Power BI Premium o Databricks, combinado con políticas de control de acceso basado en atributos (ABAC) que aseguran que cada unidad de negocio vea solo sus datos autorizados, mientras que la infraestructura compartida reduce el costo total de propiedad.
Ofrecemos opciones de servicio gestionado por niveles: Estándar (monitoreo en horario comercial, SLA de respuesta de 4 horas), Avanzado (monitoreo continuo según el alcance del contrato, SLA de respuesta, revisiones de optimización mensuales) y Empresarial (ingeniero de plataforma dedicado, planificación proactiva de la capacidad, revisiones de arquitectura trimestrales).
Instrumentamos paneles de FinOps desde el primer día, utilizando etiquetas de asignación de costos nativas de la nube, alertas de presupuesto y políticas de reducción de escala automatizadas para entornos que no son de producción. Los informes mensuales de optimización de costos identifican recursos no utilizados y oportunidades de dimensionamiento correcto, revelando oportunidades de reducción de gastos en la nube medidas durante el primer año.
Este formulario breve dirige su solicitud al equipo de soporte correcto. Primero aclaramos el contexto, luego definimos el método de intercambio seguro.
Primer contacto consciente de la privacidad; flujo de intercambio seguro cuando sea necesario; sin presión de ventas.
